基于欧式聚类和SPO‑SVM的变压器故障诊断新方法

本发明公开了一种基于欧式聚类和SPO‑SVM的变压器故障诊断新方法，包括：选取样本数据，将样本数据分为训练样本和测试样本，并对其进行归一化处理；划分变压器的状态；构造欧式距离分类器；构造SVM多分类器；构造高斯径向基核函数作为核函数；采用粒子群优化理论对高斯径向基核函数的参数进行优化；将训练样本输入支持向量机进行模型学习，建立基于最小二乘支持向量机的学习模型；将测试样本输入两分类的SVM进行计算；得到变压器的故障类别。本发明有益效果：采用粒子群对支持向量机的核函数参数进行优化，通过优化后的支持向量机对样本数据进行训练和测试，实现对变压器的故障的快速准确诊断。